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Record W7046886838

Enjeux environnementaux et sanitaires relatifs aux puits de pétrole et de gaz inactifs : évaluation de la vulnérabilité des milieux naturels, bâtis et humains de la région de la Montérégie au Québec

2020· other· fr· W7046886838 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2020
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicPulsed Power Technology Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Western europeLigne
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’augmentation de la demande mondiale en énergie a conduit à une exploitation massive des hydrocarbures pétroliers et gaziers. En raison de leur disponibilité et de leur faible prix, par rapport aux autres sources d’énergies renouvelables, les hydrocarbures fossiles demeurent la source d’énergie la plus demandée au monde. Cependant, les impacts environnementaux et sanitaires des puits de pétrole ou de gaz sont multiples. En effet, ces impacts sont susceptibles de survenir pendant toutes les phases du cycle de vie des puits. Dans cette étude nous étudions les enjeux environnementaux et sanitaires associés à la phase post-exploitation, c’est-à-dire aux puits inactifs. Avec un potentiel de ressources quasiment nul, les puits de pétrole et de gaz inactifs sont généralement abandonnés par les compagnies sans tenir compte des effets indésirables sur l’environnement et sur la santé humaine que pourraient causer ces installations. En Montérégie, nous comptons 133 puits inactifs qui ont été forés entre 1900 et 2010. Dans le cadre de cette étude, nous avons trois objectifs principaux. Tout d’abord, nous dressons un portrait de l’évolution spatio-temporelle des forages pétroliers et gaziers réalisés dans cette région. Ensuite, nous analysons la vulnérabilité des milieux naturels, bâtis et humains face à la présence des puits inactifs. Enfin, nous proposons une classification des puits inactifs selon leurs profils. Nous avons commencé par cartographier la position géographique des puits inactifs forés en Montérégie. Ensuite, nous avons produit huit cartes montrant la position des puits inactifs par rapport aux variables de la cartographie identifiées à partir d’une analyse de la littérature portant sur des études similaires. La cartographie sur une zone tampon de 1000 m nous a permis de compter le nombre de variables présentes autour de chaque puits inactif. Ces résultats ont été ensuite analysés par la méthode d’analyse en composantes principales (ACP) et la classification hiérarchique ascendante (CAH), dans le but de classer les puits inactifs selon leurs profils. Les résultats de la cartographie ont montré que plusieurs puits de pétrole et de gaz inactifs se trouvent proches de puits artésiens, de cours d’eau notamment le fleuve Saint-Laurent, de champs agricoles,d’établissements scolaires et de quartiers résidentiels. D’autre part, l’ACP et la CAH ont permis de classer les puits selon trois profils différents. Cette classification pourrait être utilisée par les autorités locales pour identifier les puits qui représentent plus de risques sur l’environnement et sur la santé humaine. Pour les futures recherches, nous recommandons d’inclure plus de variables à la cartographie de la vulnérabilité, notamment les résultats d’inspections, et d’effectuer une étude de terrain afin d’assurer une participation des parties prenantes dans la compréhension du problème. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : vulnérabilité, écosystème, cartographie, puits inactifs, pétrole, gaz, santé humaine, environnement, puits abandonnés, Montérégie

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.140
Threshold uncertainty score0.282

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.247
Teacher spread0.238 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
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